python epoll

事件驱动模型

事件驱动编程是一种网络编程范式，程序的执行流由外部事件来决定。它的特点是包含一个事件循环，程序可能关注多种事件，在事件循环中不断去轮询监控各种事件，如果某个事件发生，则调用该事件注册的回掉函数。

影响事件驱动模型的两点

轮询各种事件的效率：如果时间循环在查询某个事件时阻塞了，那么当其它事件到达时势必无法及时响应，影响性能。

回掉函数的效率：如果回掉函数在处理某个事件时用时较长，那么同样会使得事件循环无法及时响应其它事件。

epoll

epoll的作用是提升事件循环查询“io事件”的效率，他允许用户进程同时监听多个文件描述符的io事件即io多路复用。同时epoll在实现上是十分高效的，相对于poll/select，epoll使得进程可以监控更多的文件描述符。epoll采用注册机制，在内核中保存用户关注的文件描述符（红黑树保存），不像select一样每次都需要传入所有的文件描述符，效率更高(减少了从用户空间向内核空间的拷贝)。epoll不像select一样会在内核中轮询所有的文件描述符（低效的），epoll会在不同文件描述符对应的设备的等待队列中添加一个回调函数，在回掉函数中将对应的文件描述符添加至epoll的rdlist队列（高效的），当进程调用epoll_wait时，内核检查该队列是否为空，如果是空则阻塞进程，如果不为空则将该队列拷贝至用户空间，并返回该函数。

epoll的两种触发方式

水平触发：只要文件描述符仍可读、可写则每次调用epoll_wait时都会返回该文件描述符。

边缘触发：当文件描述符返回给用户进程一次后，如果没有新的数据到达fd对应的读缓冲区、或fd对应的写缓冲区没有新的空间产生，则下次调用epoll_wait时是不会返回该fd的。

水平触发时用户进程会更简单，可以先读一部分数据，处理完后再读一部分数据。而边缘出发时，用户进程更严格，每次应该读出所有数据，否则如果该fd上不再有数据到达，则未读取的数据就会丢失。

实现原理：epoll将rdlist copy给用户空间后，会检查各个fd的触发方式，如果是水平触发则epoll会将该fd重新放回rdlist，如果是边缘出发则不会再放回。而在copy之前会调用各fd的poll方法，获取fd最新的事件掩码，与用户注册的该fd关注的事件掩码对比，如果存在关注事件，则拷贝，如果不存在则丢弃（如果fd是因水平出发重新放回rdlist的，而用户进程已经读完了fd的数据完，则该步骤可以发现并处理这种情况）。